Débruitage par ondelettes en neuroimagerie électromagnétique (MEG)

L’activité cérébrale au repos se manifeste surtout sous forme d’oscillations spontanées. Ces oscillations sont uniques et doivent être analysées cas par cas avec un rapport signal sur bruit faible. Dans une première partie, ce mémoire porte sur un algorithme et son implémentation numérique pour augmenter ce rapport signal sur bruit par une méthode de débruitage par ondelettes, appliqué ici aux enregistrements de magnétoencéphalographie (MEG). Les méthodes actuelles de débruitage par ondelettes ne considèrent pas la covariance spatiale propre à cette décomposition. Ce travail propose et évalue une nouvelle estimation des données en utilisant la représentation par ondelettes discrètes et un modèle de bruit acquis dans un enregistrement MEG «à vide». Ces signaux débruités permettent une localisation des générateurs des oscillations spontanées. Dans une seconde partie, ce mémoire porte sur la localisation d’oscillations, dans le cadre de simulations et de signaux réels. Les résultats montrent que la localisation de sources est plus précise (une augmentation moyenne de 8% de la valeur ROC) pour les données débruitées par cette nouvelle méthode de débruitage. En particulier, ce travail précise la définition de la matrice de variance-covariance spatiale présente dans le problème optimisation du Maximum d’Entropie sur la Moyenne (MEM), résolu dans le problème inverse pour la localisation des sources de l’activité cérébrale

Massive online data annotation, crowdsourcing to generate high quality sleep spindle annotations from EEG data.

Spindle event detection is a key component in analyzing human sleep. However, detection of these oscillatory patterns by experts is time consuming and costly. Automated detection algorithms are cost efficient and reproducible but require robust datasets to be trained and validated. Using the MODA (Massive Online Data Annotation) platform, we used crowdsourcing to produce a large open-source dataset of high quality, human-scored sleep spindles (5342 spindles, from 180 subjects). We evaluated the performance of three subtype scorers: "experts, researchers and non-experts", as well as 7 previously published spindle detection algorithms. Our findings show that only two algorithms had performance scores similar to human experts. Furthermore, the human scorers agreed on the average spindle characteristics (density, duration and amplitude), but there were significant age and sex differences (also observed in the set of detected spindles). This study demonstrates how the MODA platform can be used to generate a highly valid open source standardized dataset for researchers to train, validate and compare automated detectors of biological signals such as the EEG

The MODA sleep spindle dataset: A large, open, high quality dataset of annotated sleep spindles

Online Portal for the MODA sleep spindle database. Here you can download high quality annotated spindle data. Please see Wiki for more information on how to download data

Additional file 1: of Auditory repetition suppression alterations in relation to cognitive functioning in fragile X syndrome: a combined EEG and machine learning approach

Supplementary methods and results section (DOCX 22 kb